pandas之数据选取（2）

快来打我* 2023-01-09 14:19 101阅读 0赞

query：查询

isin：是否符合

T：对调

导入数据：read\_table，read\_csv，read\_excel，read\_html，read\_sql，pymysql

# hello pandas
    """
        Series : 列
        DataFrame : 表
    """
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    # padas 使用比较运算筛选数据
    data = {
        'name': ['jack', 'mary', 'lily', 'bobo'],
        'age': [19, 32, 22, 12],
        'height': [165, 178, 182, 172],
        'year': [2001, 2004, 1998, 2012]
    }
    df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'age', 'height', 'year'])
    print('\n17\n', df)
    """
       name  age  height  year
    0  jack   19     165  2001
    1  mary   32     178  2004
    2  lily   22     182  1998
    3  bobo   12     172  2012
    """
    
    print('\n19\n', df['height'] >= 175)
    """
    0    False
    1     True
    2     True
    3    False
    Name: height, dtype: bool
    """
    
    # 获取身高大于 175 的行数据
    print('\n36\n', df[df['height'] > 175])  # df[ (df['height'] > 175) & () ]
    """
       name  age  height  year
    1  mary   32     178  2004
    2  lily   22     182  1998
    """
    
    # query  查询 查出来的是 DataFrame
    print('\n44\n', df.query('height > 170 and age > 20'))
    """
       name  age  height  year
    1  mary   32     178  2004
    2  lily   22     182  1998
    """
    # query 使用变量查询
    age = 20
    print('\n52\n', df.query('age < @age'))
    
    
    # isin  是否符合
    print('\n56\n', df['age'].isin([18, 19]))  # 是否包含18或者19
    """
    0     True
    1    False
    2    False
    3    False
    Name: age, dtype: bool
    """
    # isin  转成表的形式
    print('\n65\n', df[df['age'].isin([18, 19])])
    """
       name  age  height  year
    0  jack   19     165  2001
    """
    
    # 行列对调 T
    print('\n72\n', df.T)
    """
               0     1     2     3
    name    jack  mary  lily  bobo
    age       19    32    22    12
    height   165   178   182   172
    year    2001  2004  1998  2012
    """
    
    # pandas 导入数据
    
    # txt
    pd_txt1 = pd.read_table('./pandasFile/1.txt')
    print('\n85\n', pd_txt1)
    """
               email
    0  eqweqe@qq.com
    1    fsadfdd.com
    2  dasdaddle.com
    3   dasda@qq.com
    """
    
    
    pd_txt2 = pd.read_table('./pandasFile/2.txt')  # 2.txt  列直接有空格分隔  一般是一个tab距离
    print('\n96\n', pd_txt2)
    """
         name  age  height  year
    0    jack   19     165  2001
    1    mary   32     178  2004
    2    lily   22     182  1998
    3    bobo   12     172  2012
    """
    
    # 分割:sep   头部处理:header（否则会将第一个数据 作为列名头）   列头名:names（自定义列头名）
    pd_txt3 = pd.read_table('./pandasFile/3.txt', sep=":",
                            header=None, names=['name', 'psw', 'uid', 'gid', 'local', 'home', 'shell'])  # 2.txt  列直接有空格分隔  一般是一个tab距离
    print('\n108\n', pd_txt3)
    """
         name psw  uid  gid   local      home          shell
    0    root   x    0    0    root     /root      /bin/bash
    1     bin   x    1    1     bin      /bin  /sbin/nologin
    2  daemon   x    2    2  daemon     /sbin  /sbin/nologin
    3     adm   x    3    4     adm  /var/adm  /sbin/nologin
    """
    
    
    # csv格式
    # 编码方式   'gbk','utf-8','gb18030'
    pd_csv1 = pd.read_csv('./pandasFile/4.csv', encoding='gbk')
    print('\n121\n', pd_csv1)
    """
            书名    单价
    0  我在未来等你  29.9
    1      原则  43.0
    2     世界室  28.9
    """
    
    # xlsx格式   pip install xlrd，2.0.1之后不支持xlsx，所以安装 pip install openpyxl
    pd_xlsx1 = pd.read_excel('./pandasFile/5.xlsx', engine='openpyxl')   
    print('\n131\n', pd_xlsx1)
    """
    131
       电影名称       上市时间
    0  神秘巨星 2018-01-18
    1   终结者 2018-02-23
    2   阿凡达 2018-04-19
    """
    
    
    # html格式  pip install lxml  只会读取html中的 'table' 标签
    pd_html1 = pd.read_html('./pandasFile/6.html')   # 返回的是一个数组含所有行  获取第一个  pd_html1[0]
    
    #可以通过区分 class 属性去获取不同的 table
    pd_html2 = pd.read_html('./pandasFile/6.html',header=0,attrs={'class':'table1'}) 
    
    
    
    import pymysql
    #   ***  导入SQL文件  ***    pip install pymysql
    # host：要连接的主机地址
    # user：用于登录的数据库用户
    # database：要链接的数据库名称
    # use_unicode：是否使用 unicode 编码
    con = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='',
                          database='test', charset='utf8', use_unicode=True)
    
    print('\n35\n', con)
    # 返回表的地址信息 <pymysql.connections.Connection object at 0x000001C67916BCA0>
    
    sql_cmd = 'select * from book'  # sql 命令   查询数据库下的哪一个表
    # select * from book limit 2,4   从下标2取 取四个  一共4条数据  就是下标[2,3,4,5]
    df = pd.read_sql(sql_cmd, con)
    print('\n41\n', df.head(2))  # 只显示前两行
    """
        title  author  ID
    0    圣墟     辰东   1
    1    天使    阿里多   2
    """